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运用V aR模型对股票组合进行风险测度的关键之一是得到组合条件协方差矩阵.而经典的多元GARCH模型来求解波动率面临着估计参数过多,计算量庞大的问题.因此,使用正交GARCH模型和CCC模型来估算波动率,并以沪深两市A股市场上四个行业的65只股票为样本,使用RM SE和M AD指标比较这些模型的预测能力,求得股票组合的V aR,得出前者效率高和后者预测能力略高的结论.在风险管理中,V aR技术已经得到了广泛的运用.该技术能够对风险进行量化测度,了解V aR的大小及其变化,不仅可以获知自身所面临的风险,还能够通过积极调整资产配置来达到降低风险和提高收益的目的.而对于这些V aR模型而言,价格波动率和相关性的估计和预测是极其重要的.Bo llers |
